sklearn BP神经网络非线性回归预测

在sklearn库中，可以使用`MLPRegressor`类来实现BP神经网络进行非线性回归预测。BP神经网络可以通过选择合适的激活函数来处理非线性关系。

以下是一个使用MLPRegressor进行非线性回归预测的示例代码：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 准备数据
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100).reshape(-1, 1)
y = np.sin(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建BP神经网络回归模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error: ", mse)

在这个示例中，我们使用`linspace`函数生成了一个从 `-π` 到 `π` 的等间距样本，然后使用 `sin` 函数生成对应的目标值。通过将数据集划分为训练集和测试集，我们可以使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行评估。

在创建`MLPRegressor`对象时，我们可以通过设置`hidden_layer_sizes`参数来指定隐藏层的神经元数量和层数。通过设置合适的激活函数（如`relu`）可以使BP神经网络能够处理非线性关系。

最后，我们使用`predict`方法对测试集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的均方误差（MSE）来评估模型的性能。

需要注意的是，对于非线性回归问题，选择合适的网络结构和参数非常重要。同时，还可以通过交叉验证、调参等方法来进一步优化BP神经网络的性能。